田明鑫,劉翰諭
(1. 運河中學,北京 通州 101100;2. 北京中醫藥大學管理學院,北京 朝陽 102488)
車輛彎道保持系統的無模型自適應控制方法研究
田明鑫1,劉翰諭2
(1. 運河中學,北京 通州 101100;2. 北京中醫藥大學管理學院,北京 朝陽 102488)
車輛彎道保持控制在實現車輛的智能控制中具有重要的作用,其運動過程受車載、路況、車體運動狀態、環境變化等諸多因素影響,這使得基于模型的控制方法很難達到期望控制效果,無法獲得良好的控制性能。針對車輛彎道保持控制和傳統模型控制的特點,采用無模型自適應控制方法(Model-Free Adaptive Control, 簡稱MFAC)對車輛的彎道保持控制進行研究,通過分析車輛運動狀態,構建車輛動態目標位置模型,基于MFAC實現車輛彎道保持控制器的設計。仿真結果驗證,較需人工整定的 PID方法,采用 MFAC控制方法對車輛彎道保持系統進行軌跡跟蹤控制,能夠獲得更好的控制性能,泛化能力更強,參數調節難度更低。
車輛彎道保持;車輛運動學模型;無模型自適應控制;PID控制
伴隨科技水平和人類生活水平的提高,車輛的智能控制將扮演越來越重要的角色,智能運輸系統的研究已受到全世界越來越多的學者的廣泛關注,尤其是智能車輛的自主控制技術[1-2]。橫縱向控制是車輛自動化的主要組成部分,其中,橫向控制是實現智能控制的關鍵點,它受車輛運動狀態、環境變化以及車輛本身變化的影響最為明顯,是保證車輛運行穩定和舒適度的核心動力。
車輛的橫向控制研究存在以下兩種基本研究方法:基于精確模型的控制方法和車輛動態目標控制。基于精確動力學模型實現車輛的橫向控制研究已較為普遍,但在車輛的實際控制運行中,車輛與周圍環境的動力特性是運動變化的,比如輪胎與地面相對運動的摩擦系數和路況變化等。然而,從車輛平面運動關系描述車輛的運動狀態則可有效避免車輛的動力特性受環境變化的影響[3]。經典模型控制方法[4-7],如預測控制方法,二次優化控制方法,線性無窮型控制方法,滑模控制方法等,需要已知被控對象一定的知識,才能獲取較好的模型控制效果,而隨著環境變化的復雜化,這些知識一是獲取將變得很困難,二是獲取的知識也很難適應環境變化因素的影響。因此本文采用動態目標位置跟蹤原理,結合無模型自適應控制方法,構建車輛彎道保持系統的無模型自適應控制器,對車輛的彎道保持進行研究。
無模型自適應控制方法作為基于數據驅動的智能控制技術范疇,具有實現簡單,穩定性好、計算負擔小等特點,能有效控制非線性、大時滯對象,是自控領域中一種全新的控制理論。因此,將無模型自適應控制方法引入車輛智能控制技術領域,具有巨大的發展潛力和重要意義[8-9]。
本文針對車輛彎道保持過程特點,采用動態目標位置跟蹤原理,結合MFAC控制方法設計車輛彎道保持控制系統,從而進一步提高車輛彎道保持控制系統的控制性能。

其中,v為被控車輛縱向軸方向的速度,tΔ為采樣時間間隔,θ為被控車輛縱向軸方向與 x軸方向的夾角,α為被控車輛前輪的轉向角度,l為被控車輛軸距,k為采樣時間。
從全局坐標系中,對車輛當前位置及動態目標位置進行坐標轉化,以車輛自身中點為局部坐標點,其行駛方向為局部坐標的x軸正向,與行駛方向垂直的方向為局部y軸方向,在運動過程中,該坐標系在每一個時刻都會形成新的坐標系 ( x1, y1)。設被控車輛與目標位置在全局坐標系下的坐標分別為和,則車輛局部坐標值的轉換關系為:


在局部坐標系中,動態目標位置方向角與被控車輛車頭方向角之差1θ可表示為:

其中,0θ為全局坐標系中車輛行駛方向與x軸方向夾角,θ為全局坐標系中動態目標位置方向與x軸方向夾角。
基于緊格式的動態線性化方法[10],動態線性化被控車輛的運動狀態變化過程,即:

則車輛運動過程MFAC控制器的設計步驟為:


(2)設控制輸入 fin(k)的準則函數為:


其中,ρ∈(0,1]為輸入步長因子。由(6)的估計等式,(8)可改寫為:

根據以上公式推導,可給出無模型自適應控制器的設計方案為:

為對無模型自適應控制方法在車輛彎道保持控制中的應用進行有效分析,本文采用PID控制方法作為對比。設計的車輛彎道保持仿真工況為:車輛首先沿x軸方向直線行駛50 m,再進入轉彎半徑為200 m的左彎道上行駛90°,最后沿y軸方向直線行駛50 m。該工況即為車輛跟蹤目標軌跡。車輛行駛速度為20 m/s,采樣時間間隔為0.05 s,車輛的軸距設為1.5 m。動態目標位置在被控車輛的運動控制過程中,隨著車輛的不斷運動按照一定的規律進行更新,在本文中,動態目標位置的方向選取為道路中心線上的跟蹤點與車輛期望行駛方向一致的切線方向。
表1和表2分別為采用MFAC和PID控制方法對車輛彎道保持系統進行控制時所整定的控制器參數。圖2為MFAC和PID控制方法的動態目標跟蹤性能對比結果。

表1 車輛彎道保持系統MFAC控制器參數Tab.1 Parameters of MFAC controller

表2 車輛彎道保持系統PID控制器參數Tab.2 Parameters of PID controller

圖1 車輛彎道保持系統MFAC和PID跟蹤性能Fig.1 Controlling Performance with MFAC and PID
圖1可以看出,兩種控制方法在車輛彎道保持控制過程中都可以達到很好的效果, MFAC控制方法在車輛從直線軌跡進入彎道軌跡,再由彎道軌道進入直線軌跡的過程中,都能夠很好地跟蹤目標軌跡,而 PID方法則有明顯的波動現象。其主要原因為:MFAC是在針對未知非線性系統的基礎上建立起來的一套能夠保證系統輸入輸出有界穩定性和跟蹤誤差單調收斂性的自適應方法,其在處理系統結構、參數和階數變化的情況下,仍然具有良好的魯棒性。
此外,在對車輛彎道保持系統進行控制調節的過程中,只需要對λ參數進行整定,即可實現軌跡跟蹤控制過程,而 PID方法則需要對控制器三個參數都進行一個較大范圍的整定,其整定難度相對更大。
本文基于MFAC方法實現了車輛彎道保持系統的控制器設計,并對其進行了仿真驗證。仿真結果說明,較傳統PID方法,MFAC方法只需對一個參數λ進行整定,即可實現對系統的控制,其參數整定難度相對更低;且在車輛彎道過渡變化的過程中,仍然具有保證控制系統良好性能的特性,其泛化能力相對更強。
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Study on Model Free Adaptive Control Method of Vehicle Curve Maintenance System
Tian Ming-xin1, Liu Han-yu2
(1. Yunhe Middle School, Tongzhou Beijing 101100; 2. Management School, Beijing University of Traditional Chinese Medicine, chaoyang Beijing 102488)
Vehicle curve maintenance control plays an important role in intelligent control of vehicles, whose movement process is influenced by many factors of vehicle load, road conditions, vehicle motion state and environment changes, and control method based on model is difficult to achieve desired control effect, and obtain good control performance. Based on features of vehicle curve maintenance control and traditional model control, model free adaptive control method (MFAC) can analyze vehicle motion state, construct vehiclea dynamic target location model, and implement design of vehicle curve maintenance control based on MFAC during research of vehicle curve maintenance control. Simulation results verifies, MFAC control method can achieve better control performance, stronger generalization ability and lower parameter adjustment difficulty for trajectory tracking control of vehicle curve maintenance system than manual tuning PID method.
Vehicle curve maintenance; Vehicle kinematics model; Model free adaptive control; PID control
TP13
A
10.3969/j.issn.1003-6970.2017.12.057
本文著錄格式:田明鑫,劉翰諭. 車輛彎道保持系統的無模型自適應控制方法研究[J]. 軟件,2017,38(12):283-285